遗传算法求解tsp问题.zip_TSP 遗传算法_TSP问题_tsp_遗传算法 _遗传算法matlab

%主程序 function ga_TSP CityNum=30; [dislist,Clist]=tsp(CityNum); inn=30; %初始种群大小 gnmax=500; %最大代数 pc=0.8; %交叉概率 pm=0.8; %变异概率 %产生初始种群 s=zeros(inn,CityNum); for i=1:inn s(i,:)=randperm(CityNum); end [~,p]=objf(s,dislist); gn=1; ymean=zeros(gn,1); ymax=zeros(gn,1); xmax=zeros(inn,CityNum); scnew=zeros(inn,CityNum); smnew=zeros(inn,CityNum); while gn<gnmax+1 for j=1:2:inn seln=sel(p); %选择操作 scro=cro(s,seln,pc); %交叉操作 scnew(j,:)=scro(1,:); scnew(j+1,:)=scro(2,:); smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm); %变异操作 smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm); end s=smnew; %产生了新的种群 [f,p]=objf(s,dislist); %计算新种群的适应度 %记录当前代最好和平均的适应度 [fmax,nmax]=max(f); ymean(gn)=1000/mean(f); ymax(gn)=1000/fmax; %记录当前代的最佳个体 x=s(nmax,:); xmax(gn,:)=x; drawTSP(Clist,x,ymax(gn),gn,0); gn=gn+1; end [min_ymax,index]=min(ymax); drawTSP(Clist,xmax(index,:),min_ymax,index,1); figure(2); plot(ymax,'r'); hold on; plot(ymean,'b');grid; title('搜索过程'); legend('最优解','平均解'); fprintf('遗传算法得到的最短距离:%.2f\n',min_ymax); fprintf('遗传算法得到的最短路线'); disp(xmax(index,:)); end